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自適應多分類相關向量機的滾動軸承故障識別

摘要:提出了一種基于自適應相關向量機(Adaptive multiclass relevance vector machines,A-MRVM)的滾動軸承故障識別方法,該方法利用遺傳算法對多分類相關向量機核函數參數進行優化,依據故障樣本自身特性自適應地選取最優核參數,克服核參數人為選取的不確定性,從而構建基于自適應多分類相關向量機的故障識別模型。將該故障識別模型應用于滾動軸承故障識別中,分別提取滾動軸承振動信號小波包能量及EEMD(Ensemble empirical mode decomposition)能量作為故障特征進行故障識別,并與其它方法進行實驗對比研究。實驗結果表明,所提方法不僅能有效識別出故障類型,且具有較高的故障識別模型構建效率,驗證了所提方法的可行性及優越性。同時,該方法也能對故障類型發生的可能性進行評估,為分析滾動軸承故障類型提供更多的參考信息。

關鍵詞:
  • 故障識別  
  • 滾動軸承  
  • 多分類相關向量機  
  • 自適應  
  • 遺傳算法  
作者:
王波; 王志樂; 張青; 張健康; 熊鑫州
單位:
滁州學院機械與電氣工程學院; 安徽滁州239000
刊名:
機械科學與技術

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:機械科學與技術

機械科學與技術雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:61-1114/TH。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1981年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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